---
# System prepended metadata

title: CNN
tags: [clusting]

---

###### tags: `clusting`
# CNN
- [CNN論文](https://papers.nips.cc/paper/2012/file/c399862d3b9d6b76c8436e924a68c45b-Paper.pdf)
- [CNN簡單介紹](https://medium.com/jameslearningnote/%E8%B3%87%E6%96%99%E5%88%86%E6%9E%90-%E6%A9%9F%E5%99%A8%E5%AD%B8%E7%BF%92-%E7%AC%AC5-1%E8%AC%9B-%E5%8D%B7%E7%A9%8D%E7%A5%9E%E7%B6%93%E7%B6%B2%E7%B5%A1%E4%BB%8B%E7%B4%B9-convolutional-neural-network-4f8249d65d4f)
- [卷積維基百科](https://en.wikipedia.org/wiki/Convolutional_neural_network#Loss_layer)
### ReLU Nonlinearity 線性整流函數
- 非線性函數
- 圖片的稀疏矩陣會被激活 -> 使梯度不容易消失
- 去除圖片中卷積後的負數 -> 使圖片特徵更明顯
- 尺度不會變
> 神經元的輸入x對神經元的輸出f進行建模的標準方法是f（x）= tanh（x）或f（x）=（1 + e -x）-1。用梯度下降的訓練時間而言，這些飽和非線性(傳統)要比非飽和非線性f（x）= max（0，x）慢得多。
> ReLU的深度卷積神經網絡的訓練速度比同等的tanh單元快幾倍，圖中顯示了對於特定的四層卷積網絡，在CIFAR-10數據集上達到25％訓練誤差所需的迭代次數。該圖表明，如果使用傳統的飽和神經元模型，我們將無法使用如此大型的神經網絡進行這項工作。
![](https://i.imgur.com/Q2HKrmN.png)
### 四層卷積網絡
- 卷積層 Convolution Layer
    > 設定一個矩陣(Feature Detector(filter))，將輸入層與攝得的矩陣做乘法運算，然後輸出
    > ![](https://i.imgur.com/1TZK4ya.png)
    > 矩陣**Feature Detector(filter)**用來萃取圖片中的特徵
- 池化層 Pooling layer
    > 設定filter規範大小，將範圍內的數值依照規定將雜訊去除，留下重要特徵
    > 最大值池化:透過過濾器挑出範圍內最大的數值
    > 平均值池化:透過過濾器挑出範圍內平均的數值
- 完全連接的圖層
    > 將之前的結果平坦化之後接到最基本的神經網絡
    > 計算歸類的權重，算出總分數，再分類圖片

![](https://i.imgur.com/85ZGxzt.png)
- 計算權重
![](https://i.imgur.com/DATgg1v.png)

### Overlapping Pooling
> 將池化層視為由間隔為s個像素的池化單元的網格組成，每個網格都匯總了以池化單元的位置為中心的大小為z×z的鄰域。如果設置s = z，我們將獲得CNN中常用的傳統本地池。如果設置s <z，則獲得**重疊池**，與傳統非重疊相比，該方案分別將top-1和top-5的錯誤率降低了0.4％和0.3％。通常會在訓練過程中觀察到，具有重疊池的模型發現過擬合稍微困難一些。
### Dropout
> “dropout”的神經元不會對正向做出貢獻，也不會參與反向傳播。因此，每次提供輸入時，神經網絡都會對不同的體系結構進行採樣，但是所有這些體系結構都會共享權重。
> 由於神經元不能依賴於特定其他神經元的存在，因此該技術減少了神經元的複雜共適應。因此，被迫學習更健壯的功能，這些功能可與其他神經元的許多不同隨機子集結合使用。
> 測試時，使用所有神經元，但將它們的輸出乘以0.5，這是採用指數上的多個dropout網絡產生的預測分佈的幾何平均值的合理近似值
